机器学习算法工程师

职位名称：人工智能/机器学习工程师（专注AI智能代理领域） 职位概述：当前科技行业比以往任何时候都更需要快速响应，将市场动荡转化为世界级品牌的发展机遇。为实现这一目标，我们必须持续提升企业分析能力、数据科学与机器学习技术，并组建专业团队，确保充分发挥耐克企业在数据分析/机器学习领域的核心竞争力，将数据管理转化为竞争优势。
若您已准备好在企业数据与分析领域引领创新，成为解决方案构建的核心推动力，诚邀您立即加入我们！您将加入一家正在革新耐克技术平台的企业，共同打造简明高效、现代化且灵活的数据分析体系，助力耐克实现突破性发展。
核心职责：设计、开发并部署具备自主推理能力的智能AI代理，使其能够利用大型语言模型（LLMs）和多模态模型实现工具使用、内存管理及多步骤任务执行功能。
构建并优化基于高级检索、重排序及上下文融合策略的检索增强生成（RAG）系统。
通过LangGraph、LangChain、 DIFY 等框架或类似编排平台来设计架构代理工作流，以支持复杂且具有状态的交互过程。
实施稳健的提示工程、思维链引导及自我反思机制，以提升智能体的可靠性与性能表现。
将外部工具、API及企业数据源集成至智能代理系统，以实现实际场景中的操作与决策支持。
利用经典与现代自然语言处理（NLP）技术（如BERT、Transformer模型、指令调优模型）以提升理解能力、生成能力和语义关联性。
与产品、工程及数据团队协作，将智能客服驱动功能整合至耐克数字产品及内部平台。
通过持续集成/持续交付（CI/CD）管道（如Jenkins、GitLab CI）、容器化技术（Docker）及可观测性最佳实践来部署和监控代理应用程序。
在公共云平台（AWS、阿里云）上部署AI基础设施，以支持低延迟、高可用性的智能代理服务。
资质要求：
计算机科学、人工智能、数据科学或相关领域学士学位。硕士或博士学位优先。
具备3年以上人工智能/机器学习（AI/ML）领域实践经验，精通大型语言模型（LLMs）、关系型查询分析（RAG）及AI智能体开发。
熟练掌握LangChain、LangGraph、 DIFY 或AutoGen等智能体及工作流框架。
具备扎实的自然语言处理（NLP）与深度学习基础（包括Transformer模型、BERT模型、微调技术、量化技术等）。
构建以召回率、排序和语义匹配为重点的经验型检索系统。
精通AWS和/或阿里云的云计算技术（如SageMaker、ECS、Lambda、OSS）。
熟悉软件工程最佳实践：版本控制（Git）、测试、持续集成/持续交付（CI/CD）及容器化技术。
在保持生产级代码质量的同时实现快速原型开发能力。
出色的沟通能力，能够有效衔接技术实施与业务影响之间的桥梁。
加入我们有何意义？您将有机会开创新一代AI智能代理，彻底革新耐克运动员服务模式及内部运营体系。
协作创新文化，可获取前沿研究成果并具备实际规模应用。
灵活开放的全球工作环境，提供人工智能工程领域的导师指导与职业发展路径。